在"显示模式"下，您的数学公式应如下所示：

我们可以轻松地推断出，这个估计方程通过了 $F$ 检验和参数的 $t$ 检验。在原假设为真的条件下，有

$$
F=\frac{\left(\operatorname{RSS}_{\mathrm{R}}-\mathrm{RSS}_{\mathrm{U}}\right) / 1}{\operatorname{RSS}_{\mathrm{U}} /(31-2-1)}=\frac{5.0886-5.0703}{5.0703 / 28}=0.1011
$$

在 $5 \%$ 的显著性水平下, 自由度为 $(1,28)$ 的 $F$ 分布的临界值为 $4.20,0.1011<4.20$,不拒绝原假设，表明该年中国制造业呈现规模报酬不变的状态。

在 Eviews 软件中, 当估计完图 3-6 所示的模型后, 选中 ViewlCoefficient Test $\backslash$ Wald Coefficient Restrictions, 在出现的对话框中输入 “ $\mathrm{C}(2)+\mathrm{C}(3)=1$ ”, 单击 $\mathrm{OK}$ 后出现图 3-8 所示的结果。因此, 得出的结论仍是不拒绝原假设, 原假设为真。于是, 样本回归方程为

$$
\begin{array}{c}
\ln \hat{Y}=1.154+0.609 \ln K+0.361 \ln L \\
(1.59) \quad(3.45) \quad(1.79) \\
R^{2}=0.8099, \quad \bar{R}=0.7963, \quad F=59.66
\end{array}
$$

给定显著性水平 $5 \%$, 自由度为 $(2,28)$ 的 $F$ 分布的临界值为 $F_{0.05}(2,28)=3.34$, 因此总体上看, $\ln K, \ln L$ 联合起来对 $\ln Y$ 有着显蓄的线性影响。在 $5 \%$ 的显著性水平下, 自由度为 28 的 $t$ 分布的临界值为 $t_{0.025}(28)=2.048$, 因此, $\ln K$ 的参数通过了该显著性水平下的 $t$ 检验, 但 $\ln L$ 未通过检验。如果设定显著性水平为 $10 \%, t$ 分布的临界值为 $t_{005}(28)=1.701$, 这时 $\ln L$ 的参数通过了显著性水平检验。
$\bar{R}=0.7963$ 表明, 工业总产值对数值的 $79.6 \%$ 的变化可以由资产合计的对数值与职工人数的对数值的变化来解释, 但仍有 $20.4 \%$ 的变化是由其他因素的变化影响的。

从上述回归结果看, $\hat{\alpha}+\hat{\beta}=0.97 \approx 1$, 即资产与劳动的产出弹性之和近似为 1 ,表明中国制造业在该年基本呈现规模报酬不变的状态。下面进行参数的约束检验, 检验的零假设为 $H_{0}: \alpha+\beta=1$ 。如果原假设为真, 则可估计如下模型:

$$
\ln \frac{Y}{L}=C+\alpha \ln \frac{K}{L}+\mu
$$

通过上述资料, 估计结果如图 3-7 所示。